টাইম সিরিজ মোশন ক্যাপচার ডেটাতে PCA ক্লাস্টারিং সমস্যা সমাধান করা

মোশন ক্যাপচার ডেটাতে PCA ক্লাস্টারিং অসঙ্গতি বোঝা

একটি ব্যবহার করে কল্পনা করুন স্মার্ট গ্লাভস আপনার হাতের জটিল নড়াচড়া ক্যাপচার করতে এবং তারপরে PCA বিশ্লেষণ চালানোর পরে প্যাটার্নগুলি প্রত্যাশিতভাবে সারিবদ্ধ হয় না। এটা হতাশাজনক, বিশেষ করে যখন আপনার লক্ষ্য হল টাইম সিরিজ মোশন ডেটার জটিলতা কমানো এবং এর গঠন সংরক্ষণ করা।

আমার ক্ষেত্রে, আমি সেন্সর দিয়ে সজ্জিত একটি গ্লাভ ব্যবহার করে হাতের অঙ্গভঙ্গি রেকর্ড করেছি যা অবস্থানগত এবং ঘূর্ণনগত মানগুলিকে ট্র্যাক করে। এই ডেটার মাত্রা কমাতে PCA প্রয়োগ করার পরে, আমি প্রতিটি অঙ্গভঙ্গির জন্য ক্লাস্টারগুলি কল্পনা করার জন্য এটি প্লট করেছি। প্রত্যাশা? পরিষ্কার, ইউনিফাইড ক্লাস্টারগুলি পুরানো এবং নতুন উভয় রেকর্ডিংকে নির্বিঘ্নে ওভারল্যাপ করা দেখাচ্ছে৷

যাইহোক, ফলাফল ছিল বিভ্রান্তিকর। 20 ইউনিফাইড পয়েন্টের পরিবর্তে (পুরানো ডেটা থেকে 10 এবং নতুন ডেটা থেকে 10), PCA প্লট প্রদর্শিত হয়েছে দুটি পৃথক ক্লাস্টার প্রতিটি অঙ্গভঙ্গির জন্য। দেখে মনে হচ্ছিল অভিন্ন হওয়া সত্ত্বেও অঙ্গভঙ্গি সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তিত হয়েছে। এই অপ্রত্যাশিত আচরণ ডেটা স্কেলিং, সেন্সর সামঞ্জস্য এবং প্রিপ্রসেসিং পদ্ধতি সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন উত্থাপন করেছে। 🧐

আপনি যদি কখনও মোশন ক্যাপচার বা সেন্সর-ভিত্তিক ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করে থাকেন তবে আপনি এই সমস্যার সাথে সম্পর্কিত হতে পারেন। প্রিপ্রসেসিং বা ক্রমাঙ্কনের ছোট অসঙ্গতিগুলি একটি PCA স্পেসে ব্যাপক বিচ্যুতি ঘটাতে পারে। আসুন এই পৃথক ক্লাস্টারগুলির কারণ কী হতে পারে তা উদ্ঘাটন করি এবং আপনার গতি ক্যাপচার ডেটা কার্যকরভাবে সারিবদ্ধ করার সম্ভাব্য সমাধানগুলি অন্বেষণ করি৷

কিভাবে সেন্সর ক্রমাঙ্কন এবং পিসিএ ক্লাস্টারিং মিসালাইনমেন্ট ঠিক করে

এই সমাধানে, স্ক্রিপ্টগুলির লক্ষ্য এমন একটি সমস্যা সমাধান করা যেখানে নতুন রেকর্ড করা হ্যান্ড মোশন ডেটা পিসিএ স্পেসের পূর্ববর্তী অঙ্গভঙ্গির সাথে সারিবদ্ধ নয়। সমস্যা দেখা দেয় কারণ প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (PCA) অনুমান করে যে ইনপুট ডেটা স্বাভাবিক, সামঞ্জস্যপূর্ণ, এবং ভালভাবে প্রসেসড। অসামঞ্জস্যপূর্ণ সেন্সর ক্রমাঙ্কন বা অনুপযুক্ত স্কেলিং PCA প্লটগুলির দিকে পরিচালিত করতে পারে যা একীভূতগুলির পরিবর্তে পৃথক ক্লাস্টার দেখায়। প্রথম স্ক্রিপ্টটি সঠিক ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং পিসিএ বাস্তবায়নের উপর ফোকাস করে, যখন দ্বিতীয় স্ক্রিপ্টটি টাইম সিরিজ ডেটা সারিবদ্ধ করার জন্য সেন্সর ক্রমাঙ্কন প্রবর্তন করে।

শুরু করার জন্য, প্রথম স্ক্রিপ্ট একাধিক ফাইল থেকে একটি একক ডেটাসেটে মোশন ক্যাপচার ডেটা লোড করে। দ স্ট্যান্ডার্ড স্কেলার একটি অভিন্ন স্কেলে অবস্থানগত এবং ঘূর্ণনশীল সেন্সর মান স্বাভাবিক করার জন্য প্রয়োগ করা হয়। স্কেলিং নিশ্চিত করে যে বৃহত্তর সাংখ্যিক পরিসরের বৈশিষ্ট্যগুলি PCA-এর উপর আধিপত্য বিস্তার করে না, যা শুধুমাত্র বৈচিত্র বিবেচনা করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি অক্ষ 0-10 এর মধ্যে ডেটা রেকর্ড করে যখন অন্যটি 0-0.1 রেকর্ড করে, PCA ভুলভাবে পূর্বেরটি আরও তাৎপর্যপূর্ণ বলে ধরে নিতে পারে। স্বাভাবিককরণের পরে, PCA ডেটাসেটকে তিনটি প্রধান উপাদানে কমিয়ে দেয়, যা উচ্চ-মাত্রিক ডেটার ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণকে সহজ করে।

ভিজ্যুয়ালাইজেশন অংশটি PCA ফলাফল প্রদর্শনের জন্য একটি 3D স্ক্যাটার প্লট ব্যবহার করে। স্ক্রিপ্ট অঙ্গভঙ্গি লেবেল দ্বারা ডেটা গ্রুপ করে এবং সারাংশ পয়েন্ট তৈরি করতে প্রতিটি গ্রুপের গড় গণনা করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি "তরঙ্গ" অঙ্গভঙ্গির 10টি পুনরাবৃত্তিকে একটি একক 3D স্থানাঙ্কে সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে, যা ক্লাস্টারগুলি সনাক্ত করা সহজ করে তোলে৷ আসল এবং নতুন ডেটা সঠিকভাবে সারিবদ্ধ হলে, প্রতিটি অঙ্গভঙ্গি 20 পয়েন্টের একটি একক ক্লাস্টার তৈরি করবে। যাইহোক, ইস্যুটি নির্দেশ করে, তারা বর্তমানে দুটি ক্লাস্টারে বিভক্ত হয়েছে, যা বিভ্রান্তিকর নির্দেশ করে। এই ফলাফলটি বোঝায় যে একা স্কেলিং সমস্যাটি সমাধান করতে পারে না, যার ফলে সেন্সর ক্রমাঙ্কনের প্রয়োজন হয়।

দ্বিতীয় স্ক্রিপ্ট ঘূর্ণন রূপান্তর ব্যবহার করে একটি ক্রমাঙ্কন ধাপ প্রবর্তন করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি সেন্সর একটি 5-ডিগ্রি মিসলাইনমেন্ট সহ একটি "মুষ্টি" অঙ্গভঙ্গি রেকর্ড করে, এই স্ক্রিপ্টটি ডেটা পুনরায় সাজানোর জন্য একটি রূপান্তর প্রয়োগ করে। অয়লার কোণ ব্যবহার করে, কোডটি মূল রেফারেন্স স্পেসের সাথে মেলে অবস্থানগত এবং ঘূর্ণনগত মানগুলিকে ঘোরায়। এই পুনর্বিন্যাস PCA-কে 3D প্লটে একীভূত ক্লাস্টার তৈরি করে একই গ্রুপের অংশ হিসাবে পুরানো এবং নতুন উভয় অঙ্গভঙ্গি দেখতে সাহায্য করে। স্কেলিং, PCA, এবং ক্রমাঙ্কনের সম্মিলিত ব্যবহার ডেটার সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন নির্ভুলতা উন্নত করে। সঠিক প্রিপ্রসেসিং, যেমনটি এখানে দেখানো হয়েছে, ক্লাস্টারিং সমস্যা সমাধান এবং নির্ভরযোগ্য বিশ্লেষণ অর্জনের চাবিকাঠি। ✨

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
# Load datasets
def load_data(file_paths):
    data = []
    for path in file_paths:
        df = pd.read_csv(path)
        data.append(df)
    return pd.concat(data, ignore_index=True)
# Preprocess data with optimized scaling
def preprocess_data(data):
    scaler = StandardScaler()
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)
    return scaled_data
# Apply PCA
def apply_pca(scaled_data, n_components=3):
    pca = PCA(n_components=n_components)
    principal_components = pca.fit_transform(scaled_data)
    return principal_components, pca
# Visualize PCA results
def plot_pca_results(pca_data, labels):
    fig = plt.figure(figsize=(10,8))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    for label in np.unique(labels):
        indices = labels == label
        ax.scatter(pca_data[indices, 0],
                   pca_data[indices, 1],
                   pca_data[indices, 2],
                   label=f'Gesture {label}')
    ax.set_xlabel('PC1')
    ax.set_ylabel('PC2')
    ax.set_zlabel('PC3')
    ax.legend()
    plt.show()
# Main function
if __name__ == "__main__":
    file_paths = ['gesture_set1.csv', 'gesture_set2.csv']
    data = load_data(file_paths)
    features = data.drop(['label'], axis=1)
    labels = data['label'].values
    scaled_data = preprocess_data(features)
    pca_data, _ = apply_pca(scaled_data)
    plot_pca_results(pca_data, labels)

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
# Function to apply sensor calibration
def calibrate_sensor_data(data):
    rotation = R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)  # Example rotation
    calibrated_data = []
    for row in data:
        rotated_row = rotation.apply(row)
        calibrated_data.append(rotated_row)
    return np.array(calibrated_data)
# Preprocess data
def preprocess_and_calibrate(df):
    features = df[['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ']].values
    calibrated_features = calibrate_sensor_data(features)
    return pd.DataFrame(calibrated_features, columns=['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ'])
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    df = pd.read_csv("gesture_data.csv")
    calibrated_df = preprocess_and_calibrate(df)
    print("Calibrated data:\n", calibrated_df.head())

সঠিক PCA বিশ্লেষণের জন্য ডেটা সামঞ্জস্য নিশ্চিত করা

সাথে কাজ করার সময় গতি ক্যাপচার ডেটা হাতের অঙ্গভঙ্গির মতো, রেকর্ডিং জুড়ে ডেটা সামঞ্জস্য নিশ্চিত করা গুরুত্বপূর্ণ। একটি প্রায়ই উপেক্ষিত ফ্যাক্টর হল পরিবেশ যেখানে ডেটা ক্যাপচার করা হয়। বাহ্যিক অবস্থা, যেমন সেন্সর বসানো বা পরিবেষ্টিত তাপমাত্রায় সামান্য পরিবর্তন, সেন্সরগুলি কীভাবে অবস্থানগত এবং ঘূর্ণনগত মান সংগ্রহ করে তা প্রভাবিত করতে পারে। এই সূক্ষ্ম পরিবর্তনশীলতা পিসিএ স্পেসে মিসলাইনমেন্টের কারণ হতে পারে, যা আপাতদৃষ্টিতে অভিন্ন অঙ্গভঙ্গির জন্য পৃথক ক্লাস্টারের দিকে পরিচালিত করে। উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন সময়ে একই তরঙ্গ অঙ্গভঙ্গি রেকর্ড করা বাহ্যিক কারণগুলির কারণে সামান্য স্থানান্তরিত ডেটাসেট তৈরি করতে পারে।

এই সমস্যাটি প্রশমিত করার জন্য, আপনি অ্যালাইনমেন্ট কৌশল প্রয়োগ করতে পারেন, যেমন ডাইনামিক টাইম ওয়ার্পিং (DTW) বা প্রক্রস্টেস বিশ্লেষণ। DTW দুটি সিকোয়েন্সের মধ্যে পার্থক্য কমিয়ে টাইম-সিরিজ ডেটা তুলনা ও সারিবদ্ধ করতে সাহায্য করে। এদিকে, প্রক্রস্টেস বিশ্লেষণ একটি ডেটাসেটকে অন্য ডেটাসেটের সাথে সারিবদ্ধ করতে স্কেলিং, ঘূর্ণন এবং অনুবাদের মতো রূপান্তরগুলি প্রয়োগ করে। এই পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করার আগে নতুন রেকর্ডিংগুলি মূল রেফারেন্স অঙ্গভঙ্গির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সারিবদ্ধ হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য বিশেষভাবে কার্যকর প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ. স্কেলিংয়ের সাথে এই ধরনের প্রিপ্রসেসিংকে একত্রিত করা PCA স্পেসে অঙ্গভঙ্গি ক্লাস্টারগুলির একীভূত উপস্থাপনা নিশ্চিত করে।

উপরন্তু, যেমন মেশিন লার্নিং কৌশল অটোএনকোডার অঙ্গভঙ্গি ডেটার দৃঢ়তা বাড়াতে পারে। অটোএনকোডারগুলি হল নিউরাল নেটওয়ার্ক যা ইনপুট ডেটা পুনর্গঠনের সময় মাত্রা হ্রাস করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। মূল ডেটাতে একটি অটোএনকোডারকে প্রশিক্ষণ দিয়ে, আপনি সেন্সর ভুল সংযোজন নির্বিশেষে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করে একটি ভাগ করা সুপ্ত স্থানে নতুন অঙ্গভঙ্গি ম্যাপ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, তরঙ্গ অঙ্গভঙ্গির প্রশিক্ষণের পরে, অটোএনকোডার সঠিকভাবে একই ক্লাস্টারে নতুন তরঙ্গ রেকর্ডিং স্থাপন করবে, কার্যকরভাবে ক্লাস্টারিং মিসলাইনমেন্ট সমস্যা সমাধান করবে। 🚀